AI + Optimización de Portfolios

Plática en el Tec de Monterrey, donde Fernando Suárez explica en qué consiste su trabajo como portafolio manager en Fintual y cómo utiliza la Inteligencia Artificial para construir carteras de inversión con mayor rendimiento, sujetas a un nivel de riesgo específico.

0:00 Introducción a los fondos de inversión diversificados
0:27 Explicación de los dos tipos de portafolios: conservador y arriesgado
0:50 Definición del trabajo de un gestor de portafolios
1:22 Discusión sobre las restricciones prácticas en la construcción de portafolios
2:49 Introducción a la Teoría Moderna de Portafolios de Markowitz
3:56 Explicación del problema de optimización de Markowitz
4:29 Desventajas del modelo de Markowitz
10:05 Descripción del concepto de clusters de volatilidad
11:35 Discusión sobre la distribución no normal de los rendimientos financieros
12:31 Introducción al concepto de VaR (Value at Risk)
14:33 Explicación del problema de optimización lineal en la construcción de portafolios
16:15 Discusión sobre las limitaciones de usar rendimientos históricos
18:40 Introducción al uso de machine learning e inteligencia artificial en la construcción de portafolios
21:18 Explicación detallada del funcionamiento de las redes neuronales
25:25 Descripción de las redes neuronales adversariales generativas
27:53 Aplicación de redes neuronales para generar rendimientos sintéticos
29:30 Explicación del análisis de clusters para identificar regímenes macroeconómicos
31:24 Resumen de los beneficios del enfoque propuesto
32:13 Discusión de los resultados experimentales y publicación en un journal de finanzas
33:44 Conclusiones y mensaje final sobre la evolución de las técnicas de construcción de portafolios

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Link público al paper publicado en la revista de investigación Quantitative Finance: https://arxiv.org/pdf/2302.02269